本文選題：信息無障礙 + 無障礙衡量標準��； 參考：《浙江大學》2017年碩士論文

【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展,引領了社會信息化的新潮流,創(chuàng)造了人類社會交流的新空間,給人類的生產(chǎn)生活帶來了巨大的影響與改變。然而,當今社會仍然有相當一部分特殊人群,如視力殘疾、聽力殘疾人群等,他們無法像健全人一樣獲取網(wǎng)上信息,享受互聯(lián)網(wǎng)帶來的便利�？焖侔l(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)一定程度上加大了殘疾人與健全人之間的信息鴻溝。為了使殘疾人能更方便的瀏覽網(wǎng)站,獲取網(wǎng)站信息,首先需要加強網(wǎng)站的無障礙建設。盡管網(wǎng)站無障礙建設的工作開展已久,如今的網(wǎng)站無障礙仍然存在很大的問題。為了發(fā)掘網(wǎng)站中存在的訪問障礙點,需要對網(wǎng)站進行無障礙評估,Bobby等自動檢測工具能在一定程度上檢測出網(wǎng)站中存在障礙的檢測點,但是只通過自動檢測工具是遠遠不夠的,較多的無障礙檢測點需要人工參與�；诒姲枷氲木W(wǎng)站無障礙檢測系統(tǒng)(下文簡稱無障礙檢測系統(tǒng))用來輔助用戶對網(wǎng)站進行無障礙檢測,該系統(tǒng)利用互聯(lián)網(wǎng)上的用戶的群體智慧,讓更多的人參與到無障礙檢測中來。然而,參與檢測的志愿者專業(yè)背景、能力等相差較大,簡單的隨機任務分配不足以利用志愿者的特征,分配給他們合適的任務,因此需要尋找一種能利用志愿者和檢測任務的特征來進行任務分配的方法。此外,一個志愿者的結(jié)果往往不具備可靠性,一條檢測任務通常需要由多個志愿者共同完成。如何控制任務結(jié)果的質(zhì)量是一個需要考慮的問題�？紤]到隨機分配不能將檢測任務分配給較為適合的志愿者,因此,本文提出了一種基于遺傳算法和置信度的任務分配方法,該方法結(jié)合志愿者和檢測任務特征來分配檢測任務。本文主要提取了志愿者對不同檢測規(guī)則的正確率、錯誤率和放棄率特征,通過遺傳算法計算各個特征在任務分配時所占的權(quán)重,并用置信度來衡量新的任務分配方式與隨機任務分配方式的差距。在任務質(zhì)量控制方面,本文主要列舉了在無障礙檢測系統(tǒng)中用到的任務質(zhì)量控制方法,如惡意檢測用戶過濾等。針對眾包任務結(jié)果的最終決策方法,本文提出了一種基于加權(quán)可信度的的任務質(zhì)量控制方法。該方法結(jié)合志愿者可信度和任務結(jié)果可信度的加權(quán)可信度,在此加權(quán)可信度的基礎上計算使結(jié)果誤差達到最小時應該采取的可信度的值,以此來控制眾包任務質(zhì)量。最后,本文提取無障礙檢測系統(tǒng)的數(shù)據(jù),對本文提出的方法進行實驗驗證,證明本文提出的任務分配方法和眾包任務結(jié)果質(zhì)量控制方法都比傳統(tǒng)的無障礙檢測系統(tǒng)中采取的方法要好。
[Abstract]:The vigorous development of the Internet has led the new trend of social information, created a new space for human social exchanges, and brought great influence and changes to the production and life of human beings. However, there are still some special people in our society, such as visual disability, hearing disability and so on. They can not get the online information and enjoy the convenience brought by the Internet just like the healthy people. The rapid development of the Internet has to some extent increased the information gap between the disabled and the healthy. In order to make the disabled more convenient to visit the website, access to information, the first need to strengthen the accessibility of the site. Despite the long history of accessibility, there are still a lot of problems with accessibility. In order to discover the barriers in the website, it is necessary to evaluate the accessibility of the site. Bobby and other automatic detection tools can detect the barriers in the site to a certain extent, but it is not enough to use automatic detection tools. More accessibility testing points require manual participation. The website barrier-free detection system based on crowdsourcing (hereinafter referred to as the barrier-free detection system) is used to assist users in carrying out barrier-free detection of websites. The system exploits the collective wisdom of users on the Internet. Let more people participate in barrier-free testing. However, the professional background and ability of the volunteers involved in the test vary greatly, and the simple random task assignment is not enough to use the characteristics of the volunteers to assign them suitable tasks. Therefore, we need to find a method that can use the characteristics of volunteers and detection tasks to carry out task assignment. In addition, the results of a volunteer are often not reliable, and a test task usually needs to be completed by more than one volunteer. How to control the quality of task results is a problem to be considered. Considering that random assignment can not assign detection tasks to more suitable volunteers, this paper proposes a task assignment method based on genetic algorithm and confidence, which combines volunteers and detection task characteristics to assign detection tasks. In this paper, the correct rate, error rate and abandonment rate feature of different detection rules are extracted, and the weight of each feature in task assignment is calculated by genetic algorithm. The confidence level is used to measure the difference between the new task assignment and the random task assignment. In the aspect of task quality control, this paper mainly enumerates the task quality control methods used in barrier-free detection system, such as malicious detection, user filtering and so on. For the final decision method of crowdsourcing task results, this paper presents a method of task quality control based on weighted credibility. The method combines the weighted credibility of volunteers and the credibility of task results, and calculates the value of credibility that should be adopted when the result error reaches the minimum on the basis of the weighted credibility, so as to control the quality of crowdsourcing tasks. Finally, the data of the barrier-free detection system is extracted, and the proposed method is verified experimentally. It is proved that both the task assignment method and the crowdsourcing task result quality control method proposed in this paper are better than those in the traditional barrier-free detection system.
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.092

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本文編號：2019722